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![Config
Map
ConfigMap&Secret
設定用情報を管理する
環境変数で参照することができる
ファイルから作成し、Volumeとしてマウントするとファイルとして参照することができる
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Config
Map
設定ファイル
設定ファイル
Config
Map
Config
Map
環境変数
環境変数
Pod
Pod
設定ファイル
環境変数
user nginx;
worker_processes 1;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include /etc/nginx/mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user
[$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent
"$http_referer" '
'"$http_user_agent"
"$http_x_forwarded_for"';
access_log /var/log/nginx/access.log main;
sendfile on;
#tcp_nopush on;
keepalive_timeout 65;
#gzip on;
include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}
nginx.conf
nginx.conf](https://image.slidesharecdn.com/containerorchestrationai-190418024240/85/AI-25-320.jpg)
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AI分野におけるコンテナオーケストレーションとは
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- 23. Service Podの起動停止に合わせたサービスディスカバリ Pod宛てのトラフィックをロードバランシングする ロードバランシングの接続先仮想IPアドレスの付与 クラスタ内DNSへの自動登録 外部ロードバランサーへの登録 22 Service Pod Pod Pod Pod 外部LoadBalancer 10.42.0.138 10.42.0.43 10.42.0.110 ClusterIP 10.43.10.132 分散される 新しく追加されるとメンバー に自動的に追加される
- 24. Ingress ServiceリソースへのL7でのトラフィックを処理する 外部L7ロードバランサーを使う場合とL7を処理するポッドを 利用する場合の2つのパターンがある 23 Service Pod Pod Pod 外部L7 LoadBalancer Service Pod Pod Pod 外部LoadBalancer L7処理 Pod L7処理 Pod
- 25. Config Map ConfigMap&Secret 設定用情報を管理する 環境変数で参照することができる ファイルから作成し、Volumeとしてマウントするとファイルとして参照することができる 24 Config Map 設定ファイル 設定ファイル Config Map Config Map 環境変数 環境変数 Pod Pod 設定ファイル 環境変数 user nginx; worker_processes 1; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /var/run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { include /etc/nginx/mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; access_log /var/log/nginx/access.log main; sendfile on; #tcp_nopush on; keepalive_timeout 65; #gzip on; include /etc/nginx/conf.d/*.conf; } nginx.conf nginx.conf
- 26. Volume Volume Volume Podに外部Volumeをマウントできる Pod専用のVolumeを切り出してマウントすることもできる 再利用することも可能 ボリュームのクローンなどはストレージ側による 25 Pod Pod ・NFSサーバーのマウント ・ボリュームの自動切り出し ・再マウント
- 27.
- 28.
- 29. なぜ、このような仕組みが必要か 28 ・学習はPythonでモデルを作り、推論(Inference)の利用もPythonを使 う。 しかし、利用側の業務システムはJavaで書かれてて困る。 ・Pythonで推論プログラムを作るにしても、推論するアプリとモデル が1対1で繋がってしまうと動的に切り替えられない。 ・モデルを入れ替える機能を推論するアプリに入れるのは無駄なコー ドが入ってしまうのでそれも無駄。 推論アプリ(Python) 学習済 モデル 推論 プログラム 密結合 • APIで外部から呼び出したい(疎結合) • アプリはJavaにしたい •モデルをバージョンで切り替えたい • モデルの利用をスケールアウトしたい
- 30. TensorFlow Servingのアーキテクチャ 29 TensorFlow Servingのサーバーアーキテクチャは以下のようになっています。 Clientは、gRPC でAPIを呼び出す 以下のURLが呼び出しリクエストを投げるURI http://{host}:{port}/v1/models/{model_name}:predict {host}：サービングサーバーのIPアドレス {port}：サービングサーバーのポート番号 {model_name}：モデル名 Predict:実行するメソッド名 指定のモデルへ リクエストを転送 モデルで推論して 返答を返す(複数) モデルファイル (複数)
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- 32. TensorFlow Servingを動かす(直起動) 31 1. サービングサーバーバイナリーをインストール する 2.モデルのディレクトリを構成する 3. model.configを指定する 4. 起動 /root/serving-example/<モデル名>/ /<バージョン>/ assets/ assets.extra/ variables/ variables.data-?????-of-????? variables.index saved_model.pb tensorflow_model_server --model_name='default’ --model_base_path=/root/serving-example/ --model_config_file=/root/model.config # apt-get update && apt-get install tensorflow-model-server
- 33. 32 ご清聴 ありがとうございました スタイルズはNextcloud/Rancher 国内の正式パートナーです 株式会社スタイルズ 〒101-0052 東京都千代田区神田小川町1−2 風雲堂ビル6F http://stylez.co.jp http://owncloud.jp kubernetesにご興味がありましたら、お声がけください